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神经形态计算提供了一种新颖的人工智能方法（AI）。通过模仿大脑的平行处理，能源效率和适应性学习能力，神经形态系统旨在克服传统的von Neumann体系结构的局限性。本文探讨了神经形态计算的基本原理，探索其关键组成部分，优势，挑战和潜在应用。进行了全面的文献调查，以确定该领域的最新进步和新兴趋势。本文通过讨论未来的方向以及神经形态计算对AI的变革性影响来结束。
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